モーションデータ（関節位置）の測定はAIの進歩により、近年カメラ1台の撮影でも、一人の動作であれば遮蔽がある場合でもある程度の精度で推論することが可能となり、スポーツ分野におけるモーションデータの活用が広がっている。しかし、格闘技のように複数人が高速に交錯する場面や、水泳など撮影環境が特殊な競技においては、一般向けに利用できる高精度かつ汎用的な学習モデルは未だ確立されていない。そこで本研究では、陸上からの撮影ではモーション測定が困難な水泳動作をホームビデオカメラ1台で撮影し、モーションデータの取得および基本水泳動作のAIによる推論を試みたので報告する。